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Mission très orientée DevOps / Platform Engineering + IA générative , avec un fort accent sur : Kubernetes Terraform Python Automatisation d'infrastructure Intégration de LLM et agents IA Le profil idéal est un Lead DevOps/Automation Engineer souhaitant évoluer sur des sujets LLM, agents IA et MLOps dans un contexte d'innovation. Missions principales Mettre en place et administrer des environnements Docker / Kubernetes avec intégration CI/CD . Automatiser la collecte et le traitement des données d'infrastructure (logs, monitoring, CMDB). Développer et intégrer des agents IA basés sur des LLM (LangChain, AutoGen ou équivalent). Développer des outils d'automatisation en Python , Bash et éventuellement Go. Appliquer les bonnes pratiques DevSecOps et garantir la conformité réglementaire (RGPD). Produire la documentation technique et les spécifications d'industrialisation. Assurer une veille technologique sur les architectures agentiques, les LLM et l'automatisation. Langues et prérequis Anglais professionnel obligatoire Connaissance de JIRA et SCRUM

I. Contexte : Opérationnel orienté Conseil et réalisation pour travailler avec l’équipe data interne client de sur l’exploitation des données ITSM Service Now dans Databricks, en vue de développer des cas d’usage IA au service du pilotage et de l’amélioration du support utilisateurs. II. Missions : - Maîtrise des techniques de ML supervisé et non supervisé - Expérience en NLP : embeddings, analyse textuelle, extraction d’entités, classification de texte - Connaissance d LLM & IA Générative - Expérience intégration LLM - Connaissance des approches RAG, prompt engineering, et fine-tuning - Capacité à travailler avec des modèles LLM fournis par un tiers (FAB IA SNCF) à travers une API standard. Plateforme Databricks & Data Engineering

Dans le cadre d’un besoin client, nous avons l'opportunité d'accueillir un nouveau membre au sein de notre Tribu Data. Contexte de la mission : Notre client recherche un(e) Lead Automation pour intégrer un laboratoire dédié à l'innovation IA au sein d'un groupe bancaire international multi-entités. Votre mission consistera à concevoir, déployer et expérimenter des Proof-of-Concept (POC) innovants autour des agents autonomes et des modèles de langage (LLM) appliqués aux jeux de données d’infrastructures IT. L’objectif est de fournir des aides intelligentes à la production, de faciliter la supervision, l’automatisation et la résolution proactive d’incidents dans une démarche agile, collaborative et orientée industrialisation. Descriptif de la mission : Les missions sont : Concevoir et gérer des environnements d’expérimentation Kubernetes/Docker avec intégration CI/CD (Jenkins, GitLab CI/CD, ArgoCD) Automatiser la collecte, la pré‑traitance et l’exploitation des datasets d’infrastructure (logs, CMDB, monitoring) pour entraîner et alimenter des agents basés sur LLM Développer et intégrer les pipelines de déploiement d’agents IA en collaboration avec les data‑scientists et ingénieurs IA (LangChain, AutoGen ou équivalents) Implémenter des scripts et outils en Python, Bash, Go pour l’automatisation des tâches infra, l’orchestration et le monitoring Garantir la sécurité du développement et des déploiements dans un environnement réglementé (DevSecOps, outils SAST/DAST, gestion des accès, conformité RGPD) Produire la documentation technique des POC et rédiger les spécifications d’industrialisation pour les équipes produit Assurer une veille technologique continue sur les évolutions des architectures agentiques, LLM et de l’automatisation infra

Mission : Projeter, définir et piloter le développement du SI dans son ensemble. S'appuyer sur la stratégie de l’entreprise, notamment en matière de sécurité et de risques. Définir une architecture agile, pérenne et évolutive Piloter les développements, etc... Environnement technique : - Data Models, Data Lineage, …. - Maîtrise des techniques de l’environnement Data; Big Data; Analytics, - DataViz - Expertise en architecture SI - Expertise en architecture et modélisation BDD - Maitrise du SI de l’entreprise dans son ensemble : Afin de proposer la bonne solution pouvant s’intégrer dans le SI de l’entreprise, etc... Les missions sont: 1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph : - Architectur des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d’agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Expert Architect IA Multi Cloud Anglais 700 par jour Construction d'une plateforme IA Coud & Architecture : GCP en priorité : BigQuery, Vertex AI, Pub/Sub, GKE, Dataflow, Cloud Composer, IAM Azure et architectures multi-cloud Expérience sur des architectures scalables, multi-pays, multi-zones Capacité à concevoir une Target Architecture, la documenter et la défendre IA : IA Générative, LLM, Agentic AI ; expérience réelle en entreprise, pas seulement théorique Vertex AI et écosystème GCP AI Capacité à évaluer les use cases IA : pertinence, choix du bon LLM, limites des approches Architecture de solutions IA à l'échelle entreprise Data Platform : Expérience sur des intégrations SAP / CRM / ERP est un plus 700 e par j

Nous recherchons un AI Engineer pour accompagner un projet stratégique autour de l’intelligence artificielle générative, des graph databases et de la valorisation de données dans un environnement cloud GCP. Le consultant interviendra sur la conception, le développement et l’industrialisation de solutions IA intégrant Neo4j, des modèles LLM, des mécanismes de RAG et des services cloud Google Cloud Platform. La mission nécessitera une très bonne maîtrise des bases de données orientées graphe, notamment Neo4j, ainsi qu’une capacité à concevoir des knowledge graphs exploitables dans des cas d’usage IA avancés. Le consultant participera à la modélisation des graphes, à l’optimisation des requêtes Cypher, à l’administration et à l’optimisation de Neo4j, ainsi qu’à l’exploitation de la Graph Data Science Library. Il contribuera également à des travaux autour du NLP, des LLM, du prompt engineering et de l’intégration de frameworks tels que LangChain ou LlamaIndex. La mission s’inscrit dans un environnement technologique moderne, combinant intelligence artificielle, data engineering, APIs, cloud et industrialisation logicielle.

Nous recherchons pour l'un de nos clients un System Architect Gen AI. Objectif de la mission : sous la supervision du System Architect AI, le rôle principal est de concevoir, de mettre en œuvre et de faire évoluer les assets Gen AI sur une plateforme hybride GCP/Microsoft, en visant évolutivité et performance. Le candidat doit garantir la cohérence technique, la scalabilité et la robustesse des solutions d'IA Générative et être un référent sur les architectures LLM. Les tâches incluent : Architecture Gen AI : Conception d'architectures découplées, scalables et sécurisées (RAG, Agents autonomes), définition de l'architecture applicative des environnements LLM (DEV, UAT, PROD) et intégration CI/CD via LLMOps. Développeur Augmenté : Une expérience prouvée dans les solutions de "Développeur Augmenté" est requise pour mener à bien une partie des tâches du poste. Gouvernance et Dette Technique : Mise en application des principes de gouvernance de l'IA et gestion de la dette technique. Architectures Robustes : Conception d'architectures robustes et tolérantes aux pannes, rédaction de contrats d'interface, développement de processus de fallback et gestion des exigences non fonctionnelles (latence, sécurité, fiabilité). Modèles d'Interaction et d'Ingestion : Définition de modèles optimisés, analyse des besoins métiers, création de modèles conceptuels pour le stockage vectoriel, optimisation des tokens LLM, collaboration avec les équipes de développement et mise en place de mécanismes d'évaluation continue.

Almatek recherche pour l'un de ses clients, un Data Scientist senior et IA/machine Learning sur Lyon. Profil recherché : Data Science & Machine Learning • Maîtrise des techniques de ML supervisé et non supervisé • Expérience en NLP : embeddings, analyse textuelle, extraction d’entités, classification de texte • Connaissance d LLM & IA Générative • Expérience intégration LLM • Connaissance des approches RAG, prompt engineering, et fine-tuning • Capacité à travailler avec des modèles LLM fournis par un tiers (FAB IA SNCF) à travers une API standard. Plateforme Databricks & Data Engineering • Maîtrise de Databricks : Unity Catalog, Delta Lake, MLflow, Génie, notebooks et pipelines • Compétences en SQL avancé et Python • Capacité à concevoir et optimiser des pipelines de données et des workflows de traitement

Les missions sont: 1- Conception et développement d’agents autonomes avec LangGraph : - Architectur des agents conversationnels ou décisionnels (ex: agents multi-outils, boucles de rétroaction, mémoire contextuelle). -Intégrtion des modèles de langage (LLMs) via LangGraph pour des tâches complexes (ex: raisonnement multi-étapes, orchestration de workflows). -Optimisation les stratégies de prompt engineering et les mécanismes de contrôle (ex: function calling, tool use, plan-and-execute). 2- Intégration avec des pipelines ML/MLOps existants : -Connection des agents LangGraph à des modèles custom (ex: fine-tuned LLMs, modèles de séries temporelles) via APIs ou pipelines. -Automatisation de versioning des agents et leur déploiement. 3- Ingénierie des données et features pour les agents : -Construction des pipelines de données pour alimenter les agents -Développement des mécanismes de mémoire (ex: bases de connaissances dynamiques). -Optimisation les coûts et la scalabilité (ex: caching des réponses, model distillation pour les edge cases). 4- Tests et robustesse : -Mise en place des tests automatisés pour les agents (ex: simulations de dialogues, injection de fautes). -Surveillance les dérives comportementales (ex: hallucinations, boucles infinies) avec LangSmith. -Documentation des limites et cas d’usage (ex: matrice de risques pour les décisions critiques). Compétences souhaitées: Expérience avancée avec LangGraph : -Maîtrise des composants clés : StateGraph, prebuilt tools, human-in-the-loop, et intégration avec des LLMs. -Expérience en déploiement d’agents en production. Python et écosystème IA : -Bibliothèques : langgraph, langchain, llama-index, pydantic. -Frameworks ML : PyTorch/TensorFlow (pour customiser des modèles si besoin).

Almatek recherche pour l'un de ses clients Un Développeur conseil IA -RAG sur Lyon. Mission Structuration pour RAG, validation chat bot, optimisation LLM Structuration et mise en qualité • Redéfinition ou consolidation des modèles de contenus (templates orientés IA) : nomenclature, métadonnées • Préconisation et suivi de la mise en qualité opérationnelle des contenus prioritaires • Mise en place de conventions de rédaction, de balisage et de métadonnées Accompagnement à la mise en œuvre dans les outils • Configuration et paramétrage de la base de connaissance MSN sur SharePoint : structure de navigation, taxonomie, métadonnées, • Mise en place opérationnelle des conventions de métadonnées et du balisage dans l’outil • Contribution à la configuration des flux d’alimentation du moteur IA (connecteurs, pipeline RAG) • Participation à la validation de la qualité des réponses générées par le chatbot (tests fonctionnels, boucles de correction) Profil recherché Knowledge Manager spécialisé IA • Connaissance approfondie des spécificités de structuration des bases de connaissance pour l’ exploitation par des systèmes d’IA (RAG, LLM, agents) • Expérience dans la conception de corpus orientés IA : chunking sémantique, métadonnées pour le retrieval, rédaction adaptée au traitement par LLM • Capacité à évaluer la qualité des réponses générées par un chatbot et à piloter les boucles de correction de KB en conséquence Développements solutions open source et language PYTHON Localisation : Lyon.

Expérience dans l'environnement de la prestation : 3-5 ans inclus Designer technique pouvant démontrer une expérience tangible sur des projets d'IA : - Compréhension des besoins utilisateur afin de concevoir des expériences adaptées. - Conception d'interfaces intuitives et compréhensibles des utilisateurs. - Conception de systèmes transparents, expliquant leurs décisions et réduisant la "boîte noire" des modèles IA. - Intégrer des principes de design responsables et évitant les biais pour garantir une IA équitable. - Adaptation des designs en fonction des retours utilisateurs et des performances des modèles. -Collaboration avec les équipes IA et Produit. - Personnalisation et adaptation des interfaces. NB : la séniorité doit s'entendre sur la base du temps passé sur des projets et missions specifiquement sur l'IA. Sans expertise spécifique IA, le profil BANA du Segment B s'applique. Au sein de l'IT Group Production, le projet vise l'optimisation du MTTR (Mean Time To Repair) par l'automatisation de l'analyse d'incidents. L'objectif est de réduire drastiquement le temps d'identification des causes racines (Root Cause Analysis - RCA) en exploitant les données d'observabilité via des technologies d'Intelligence Artificielle et de Machine Learning. Le prestataire sera intégré au stream "Observabilité" et travaillera en collaboration étroite avec l'équipe "Core IA" (en charge de la plateforme agentique). Ses missions principales incluent : * Développement d'agents intelligents spécialisés dans le diagnostic technique, en s'appuyant sur les frameworks LangChain et LangGraph. * Conception et déploiement de jobs de détection d'anomalies automatisés pour identifier les dérives comportementales des systèmes. * Exploitation et corrélation des sources de données : ingestion et analyse des logs via Elasticsearch et des métriques de performance/APM via Dynatrace. * Industrialisation de modèles LLM appliqués à la RCA pour transformer les données brutes d'observabilité en diagnostics actionnables. Environnement technique cible : * Langage : Python (Expertise requise). * Observabilité : Elasticsearch (Log Management), Dynatrace (Monitoring/APM). * IA / LLM : LangChain, LangGraph, Machine Learning (Anomaly Detection). * Méthodologie : Intégration continue en environnement de production bancaire contraint.

Contexte Groupe financier international (Wealth Management, Asset Management, Advisory). Un Centre d'Excellence GenAI structure le déploiement industriel de l'IA générative, organisé en équipes Produit (delivery des cas d'usage) et équipes Plateforme (Azure AI Foundry, APIM, DevSecOps, observabilité). L'AI Engineer intervient en binôme avec un PO/BA dédié qui porte la qualification fonctionnelle — l'AI Engineer porte la conception, le delivery technique et l'industrialisation. Mission hybride 50/50 : contribution à l'évolution d'une plateforme IA interne (Asset Management) + delivery d'agents conversationnels Copilot Studio sur des cas d'usage métier (Finance, RH, Compliance, Juridique, Wealth Management). Axe 1 — IA & Copilot Studio (cœur du poste) Conception d'architectures d'agents conversationnels Copilot Studio intégrés à Microsoft 365 (Teams, Outlook, SharePoint) Maîtrise LLM, RAG, embeddings, prompt engineering, Tool Calling Frameworks d'orchestration : Semantic Kernel (exigé) ou équivalent Extensions custom : plugins, connecteurs custom, MCP Prompt engineering, optimisation continue, monitoring qualité des réponses en prod Veille active sur les évolutions Copilot Studio / AI Foundry Axe 2 — Dataverse & Power Platform Dataverse : modèle de données, requêtes, connecteurs Power Automate : flows d'orchestration déclenchés depuis les agents Dynamics 365 CE : intégration et exposition des données dans les agents Optimisation des coûts liés aux appels Dataverse et consommation Copilot Studio Axe 3 — Azure Azure AI Foundry : socle LLM, pipelines d'inférence Azure API Management : sécurisation des endpoints, gouvernance des appels Azure Functions : extensions custom et logique métier Microsoft Fabric : connaissance appréciée Monitoring : App Insights, observabilité, coûts d'inférence Sensibilité DevSecOps, Entra ID / RBAC / OAuth2

Consultant expert en IA agentique — Freelance — Le Mans EN UN COUP D'ŒIL Secteur : Privé — Assurance Durée : [3 mois] — renouvelable Démarrage : 1er juillet Localisation : Le Mans — 5 jours/semaine sur site Niveau : Expert (5 ans minimum en IA/LLM) Le projet Un grand groupe d'assurance engage une démarche d'innovation IA centrée sur l'exploitation de ses corpus métiers : automatisation documentaire, déploiement d'agents spécialisés et gouvernance des usages IA. La mission s'appuie sur une plateforme interne open source, en coordination étroite avec les équipes métier, IA et produit. Vous intervenez en bout de chaîne : des ateliers de cadrage jusqu'à l'industrialisation des agents en production. Vos missions Animer des ateliers avec les métiers pour identifier et prioriser les cas d'usage à forte valeur ajoutée Concevoir les architectures d'agents (analyse documentaire, recherche d'information, génération de documents) Définir et implémenter les stratégies de prompting avancé : ReAct, Plan-and-Execute, RAG agentique, orchestration multi-agents Configurer les agents sur la plateforme : prompts, workflows, règles métier, connexion aux sources documentaires Structurer les bibliothèques de prompts, garantir robustesse et reproductibilité des résultats Documenter les solutions et rédiger un guide des bonnes pratiques à destination des équipes Accompagner les utilisateurs dans la validation des cas d'usage et itérer selon les retours terrain Mettre en place la gouvernance des agents : évaluation, partage, traçabilité La stack LLM — architectures agentiques Connaissance du secteur assurance (souscription, sinistres, juridique, conformité) RAG, Doc AI, NLP Expérience plateforme open source IA LangChain, Semantic Kernel (ou équivalent) Pratique de la documentation technique industrialisable Prompt engineering avancé : ReAct, Prompt Chaining, Plan-and-Execute, Self-Refinement, orchestration multi-agents

🚀 Opportunité – Développeur IA / IA Générative Confirmé (H/F) Dans le cadre d'un projet innovant autour de l'intelligence artificielle et de l'exploitation de données documentaires, nous recherchons un Développeur IA confirmé pour accompagner la mise en œuvre de solutions basées sur l'IA générative et le NLP. 🎯 Vos missions : • Développer des modèles NLP et d'IA générative • Concevoir et maintenir des pipelines de traitement de données • Valoriser et exploiter des données documentaires • Participer à l'intégration et au déploiement des solutions dans le SI • Collaborer avec les équipes Data Science et métiers 🛠 Environnement technique : • Python • Django • PostgreSQL • Azure DevOps • LLM / IA Générative

Au sein d’un laboratoire d’innovation dédié à l’intelligence artificielle, ce poste consiste à concevoir, développer et déployer des solutions d’automatisation avancées basées sur des agents IA et des modèles de langage (LLM) appliqués aux données d’infrastructure informatique. Le rôle implique la mise en place d’environnements Kubernetes et Docker, l’automatisation de la collecte et du traitement des données techniques (logs, monitoring, CMDB), le développement de pipelines CI/CD et l’intégration d’outils d’IA dans des environnements cloud sécurisés. En collaboration avec des équipes multidisciplinaires, le titulaire contribue à la création de preuves de concept innovantes visant à améliorer la supervision, l’automatisation et la résolution proactive des incidents, tout en respectant les exigences de sécurité, de conformité et les bonnes pratiques DevSecOps.

Notre client est un acteur majeur du secteur Luxe & Cosmétique à la recherche un Développeur IA Senior pour concevoir et développer de nouvelles fonctionnalités basées sur l'IA générative au sein de ses outils RH, en interaction avec les systèmes SIRH du groupe (SuccessFactors, HR Access, etc.). Développer des microservices et APIs en Python / FastAPI. Concevoir et intégrer des solutions basées sur les LLMs (OpenAI, Anthropic, Vertex AI). Développer des agents IA, assistants RH et solutions RAG. Intégrer les applications aux systèmes SIRH existants. Participer aux choix d'architecture, aux bonnes pratiques de sécurité et à l'industrialisation des solutions. Déployer et maintenir les applications sur GCP.